Модель машинного обучения способна распознавать болезнь Меньера

Модель машинного обучения, основанная на функциях аудиометрии чистых тонов, может диагностировать болезнь Меньера (БМ) и прогнозировать эндолимфатическую водянку (ЭВ). Об этом говорится в исследовании, опубликованном в журнале Otolaryngology-Head and Neck Surgery.

Ученые собрали данные МРТ с гадолинием и тональной аудиометрии в ретроспективном исследовании. Разработанные аналитические признаки были использованы для обучения пяти классических моделей машинного обучения для диагностики БМ. Модели с отличной производительностью были выбраны для прогнозирования ЭВ.

Лучшая модель машинного обучения с усилением светового градиента (ЛГБ) продемонстрировала точность 87%, чувствительность и специфичность 83 и 90%.